基于数据挖掘的移动通信客户流失预测模型研究与应用

客户流失是移动通信运营商面临的重大难题,基于当前客户的基本信息及交易行为记录,通过数据挖掘进行建模及客户流失预测分析,不仅可以挽留潜在流失客户,也可以使运营商有针对性地优化产品和服务,提升客户管理策略。文章将统计学理论和数据挖掘技术通入金融管理理论,对移动通信运营行业的客户流失情况进行分析,构建高效的流失预测模型,优化客户服务管理体系,为解决用户流失问题和构建个性化用户运营机制提供了新的研究思路和分析方法。     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

贝叶斯构造网络算法在电信CRM中的应用

客户流失是各大运营商面临的一个挑战，随着市场的逐渐饱和，减少客户流失成为企业战略发展的一个重要组成部分。数据挖掘技术的核心功能在于通过历史数据预测未来的发展趋势，数据挖掘技术的使用可以在客户流失前及时给营销人员预警，使营销人员可以及时的挽留客户，从而降低客户流失率。本文通过对客户流失的业务需求和数据挖掘技术的介绍，提出了一种客户流失预测分析的解决方案。     

基于数据挖掘技术的电信业客户流失管理框架

本文首先阐述了客户资源的重要性,然后对客户流失这一当今运营商普遍遭遇的难题进行了分析.接着从理论上指出了过去客户保持手段的弊端,分析了防止客户流失的新思路和途径,并总结和归纳了电信业以客户流失管理为主题的数据挖掘项目的几个关键点.在此基础上,提出了基于数据挖掘的客户流失解决方案框架.     

数据挖掘在电信数据分析中的应用

随着电信市场竞争关系的日益加剧,电信企业所面临的客户流失问题不断凸显。如何对流失客户进行科学分析,指导相关决策的制定与实施,已成为电信企业相关经营管理者高度重视的课题之一。文章即基于对数据挖掘技术的分析,研究数据挖掘技术在电信客户流失预测分析中的具体方法,构建模型规则,并对模型分析效果进行检验,望引起业内重视。     

综合运用各种建模方法提高预测模型的准确度

通过学习客户的历史行为信息来预测客户在未来一段时间的行为是数据挖掘较为成功的应用之一,根据多年从事数据挖掘研究和实践的经验,以建立通信行业客户流失预警模型为例,提出了多种提高预测模型准确度的方法。     

数据挖掘在电信客户维系中的实施与应用

近些年,电信企业的客户流失随着客户规模的增长而增长,这一问题已经成为束缚电信企业成长的瓶颈,随着数据挖掘技术的出现,有效解决了学术研究与电信实践的耦合松散性,将运营商积累的大量有价值的客户行为信息,通过数据挖掘技术分析、整理、建模,从而预测客户流失倾向,并最终将研究结果深入到客户保留领域,使技术成果最终转化为电信企业提升客户价值的可操作性管理体系。     

基于数据挖掘的服装业客户流失分析研究

服装业的发展推动了中国国民经济的发展,在企业间的竞争日趋激烈,实施客户关系管理(CRM)策略将成为企业竞争的核心,维护老客户,减少客户流失则是重中之重.通过数据挖掘对服装企业客户进行流失分析,得到客户流失特征,通过这些特征来对现存客户进行流失预测,以帮助企业管理者对流失客户进行营销策略,减少客户流失或者将要流失的客户.     

数据挖掘技术在客户保有中的应用

本文介绍了数据挖掘的概念及相关技术,重点阐述了聚类分析和分类,然后论述了数据挖掘技术在电信行业客户保有中的应用,提出了一种基于洞察力营销的客户保有的解决方案,并对数据挖掘技术应用于客户细分、客户流失预测等进行了详细的探讨.     

基于数据挖掘的通信业客户挽留系统研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。到目前为止,通信行业对客户流失预警的研究大多集中在提高客户流失预测的准确率上;而对如何针对不同离网用户制定合适的挽留策略这方面的研究还是比较的少。基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。该挽留系统由两个模型组成:客户流失预测模型和挽留策略制定模型。文章着重分析了离网客户的离网特征和离网原因,并依据客户离网率和客户价值,将离网客户分为4类,并参考客户分割矩阵,提出离网客户挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在通信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了客户数据挖掘的整个应用过程和一些应用案例，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘在电信运营中的运用

本文首先分析目前数据挖掘在电信运营中的重要性,然后分别从客户精准营销、客户关系管理、客户流失三个层面来阐明数据挖掘大电信运营中的作用。     

流失预警模型在商客国际港澳台保有中的应用

简要介绍了运用数据挖掘技术建立客户流失预警模型,解决商业客户国际港澳台保有中的难点的方法和实际应用效果。     

数据挖掘在移动通信市场中的应用

数据挖掘已被广泛应用于企业营销。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法常常用来进行客户行为分析,交叉销售模型的建立,客户忠诚度分析,反欺诈分析,流失预警等。     

数据挖掘在移动通信市场的应用

数据挖掘在企业市场营销中得到广泛应用。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法被用于进行客户行为分析、建立交叉销售模型、客户忠诚度分析、反欺诈分析、流失预警等等。     

基于决策树的客户流失分析

决策树是数据挖掘中分类的一种基本方法,本文结合实际数据分布的特征,通过量抽样,进行决策树C4.5建模,进一步分析流失客户的相关特征以及决策树模型的时效性,得出一些有效的规则,为移动通信客户流失分析提供了一类新方法。     

基于数据挖掘的移动用户预测

随着3G市场的深入以及4G商用的开始,移动通信行业面临着激烈的竞争,企业的发展型态已由过去以产品为中心的经营方式转变成为以客户为中心的消费型态。企业的发展必须以对客户的需求和消费行为的了解为重心,否则将会流失重大的商机。对于移动通信行业来说,如何通过数据挖掘技术去找优质客户群及可能流失的客户群具有十分重要的意义。利用数据挖掘技术,通过建立模型,预测电信企业的客户流失情况,为企业提高效益提供参考。     

基于随机森林算法的广电客户流失预警模型

针对广电领域客户流失日益严重的问题，提出一种利用机器学习技术构建流失预警模型实现精准客户流失预警的方法。采用数据挖掘技术，结合该领域实际业务场景，基于随机森林算法和逻辑回归算法，构建广电领域客户画像标签体系，明确客户流失的定义，训练客户流失预测模型并在实践中对模型进行验证。结果显示，采取随机森林算法建立的流失预警模型在广电客户测试中表现良好，能在存量客群中有效地发现高风险且高价值的潜在流失客户群体，为实际工作指导一线人员提前制定高效、针对性的维系措施，提前挽留高风险客户，以达到降本增效的目的。     

基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术，建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5．0分类技术建立了客户流失预测模型，接着运用K—means聚类技术分析离网客户的离网特征，聚类产生了4个离网客户群，分别分析每个客户群离网的主要原因，然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(DataMining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用,并以客户流失分析作为实例,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。